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SecCodePLT：评估代码生成AI安全性的统一平台
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLM）引入了新的安全风险，但缺乏评估工具。BenchmarkName基准用于量化这些风险和能力，测试提示注入和代码解释器滥用。评估显示，消除攻击风险仍未解决，模型在提示注入测试中表现不佳。安全效用的权衡是关键，使用False Refusal Rate（FRR）进行量化。研究发现，LLM在拒绝不安全请求的同时能处理良性请求，但在自动化网络安全任务中仍需改进。代码已开源供评估使用。
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关键要点
- 大型语言模型引入新的安全风险，缺乏综合评估工具。
- BenchmarkName基准用于量化LLM的安全风险和能力。
- 测试包括提示注入和代码解释器滥用，评估多种最先进的LLMs。
- 消除攻击风险仍未解决，模型在提示注入测试中表现不佳，结果在26%到41%之间。
- 安全效用权衡是关键，使用False Refusal Rate（FRR）量化。
- 许多LLMs能够拒绝不安全请求，同时处理良性请求。
- LLMs在自动化网络安全任务中的效用需要改进，尤其是在利用软件漏洞方面。
- 具有编码能力的模型优于无编码能力的模型，但仍需进一步工作。
- 研究代码已开源，供评估其他LLMs使用。
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